AI(人工智慧)、Machine Learning(機器學習)、 Deep Learning(深度學習)是什麼?
2018 年堪稱是臺灣的「AI 元年」,政府推動產業 AI 化,同時也不遺餘力的培養 AI 種子們。相信不管是在新聞媒體上或是公司內部都可常看到或聽到「AI」字眼,例如老闆宣佈:「希望年度計畫中,各產品及專案
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鈦媒體|5月8日訊息,人工智慧公司北京曠視科技有限公司(以下簡稱“曠視”)今天宣佈完成 D 輪第二階段股權融資。目前D輪總融資額達約 7.5 億美元,這也成為曠視歷史上單筆金額最高的一輪融資。
第二十三節決策樹系列之特點和數學表達形式(2) 上節我們講解了決策樹的概念,本節的話我們講解決策樹的特點以及其數學表達形式。 目錄 2-決策樹的數學表達形式 1-決策樹的特點 決
介紹 預測股市的走勢是最困難的事情之一。影響預測的因素很多 - 包括物理因素與心理因素,理性行為和非理性行為等。所有這些因素結合在一起共同導致股價波動,很難以高精度預測。 我們是否可以將機
二叉搜尋樹是能夠高效進行如下操作的資料結構: #插入一個數值 #查詢是否包含某個數值 #刪除某個數值 二叉搜尋樹能夠高效地管理數的集合。 其上的所有節點,都滿足左子樹
之前在簡書的文章,搬遷過來 ^-^ 先放大神的論文和原始碼鎮樓: SSD Github: https://github.com/weiliu89/caffe 請選擇分支 SSDSSD pape
第二十二節決策樹系列之概念介紹(1) 本系列我們講一個新演算法及其衍生出來的系列演算法,決策樹,隨機森林以及整合學習。無論是線性迴歸,邏輯迴歸,SVM,最大熵模型也好,都是w做引數,而我們的最終結果無論需要預測還是
There is an English version of README here. just click it! 我會盡力將 LeetCode 上所有的題目都用動畫的形式演示出來,計劃用
深度學習已經成功地在各種任務中得到應用。模型的推斷速度在無人駕駛等實時的場景下尤為關鍵。網路量化是加速深度學習模型一種有效的方法。在量化的模型中,我們使用 int8、float16 等低精度的資料型別表
近日,麻省理工學院團隊背景的光子 AI 晶片公司 Lightelligence 對外宣佈了一項重要進展—— 成功開發出世界第一款光子晶片原型板卡(Prototype) 。 對於這家成立一
本文將主要講述 JDK1.8 版本 的 ConcurrentHashMap,其內部結構和很多的雜湊優化演算法,都是和 JDK1.8 版本的 HashMap是一樣的,所以在閱讀本文之前,一定要先了解 HashM
正如吳恩達在他關於應用 triplet loss 函式的演講中指出的那樣,在深度學習文獻中總是會用到“__Net”或者“Deep__”這樣的取名。所以,本著這種“傳統”,我也將本文命名為Fraud Net或者D
憑藉其提高的生產力和準確性以及更加個性化的體驗,AI正在徹底改變醫學成像。據Signify Research稱,到2023年,全球醫學影像人工智慧市場,包括自動檢測,量化,決策支援和診斷軟體,將達到20億美元。
線性迴歸 理論 線性迴歸最簡單和最經典的機器學習模型之一。 任何一個機器學習模型都會有如下4個要素: 訓練資料 數學模型 損失函式 計算方法 訓練資料
個人簡介: 經過秦院長這麼多年的實戰經驗,他制定了一套針對於人工智慧 0基礎的程式設計師知識體系。 除了有程式設計基礎,如果懂一點Python那也不錯哦! 但是我們也是會